Nomic / nomic-embed-text-v1
Milvus Integrated
Tâche: Intégration
Modalité: Texte
Métrique de similarité: Cosinus
Licence: Apache 2.0
Dimensions: 768
Tokens d'entrée max: 8192
Prix: Gratuit
Introduction à nomic-embed-text-v1
Le modèle nomic-embed-text-v1 est un modèle d’embeddings de texte open source et à données ouvertes, avec un code d’entraînement ouvert, conçu pour être entièrement reproductible et auditable. Il prend en charge une fenêtre de contexte de 8192 tokens et est spécialisé pour la récupération, la similarité, le clustering et la classification, offrant de solides performances sur les tâches à contexte court comme long.
Nomic-embed-text-v1 est désormais multimodal grâce à nomic-embed-vision-v1, qui partage le même espace d’embedding, de sorte que les embeddings de texte peuvent être utilisés directement avec les embeddings d’image.
Comment créer des embeddings avec nomic-embed-text-v1
Il existe deux principales façons de générer des embeddings vectoriels :
- PyMilvus : le SDK Python pour Milvus qui intègre de manière transparente le modèle
nomic-embed-text-v1. - Le module
embeddans le SDK Python de Nomic fournit une fonctionnalité d’embedding à l’aide de la Nomic Embedding API.
Une fois les embeddings vectoriels générés, ils peuvent être stockés dans Zilliz Cloud (un service de base de données vectorielle entièrement géré, propulsé par Milvus) et utilisés pour la recherche par similarité sémantique. Voici quatre étapes clés :
- Inscrivez-vous gratuitement pour créer un compte Zilliz Cloud.
- Configurez un cluster serverless et obtenez le Public Endpoint and API Key.
- Créez une collection vectorielle et insérez vos embeddings vectoriels.
- Exécutez une recherche sémantique sur les embeddings stockés.
Créer des embeddings via PyMilvus et les insérer dans Zilliz Cloud pour la recherche sémantique
from pymilvus import MilvusClient
from nomic import embed
# Prepare documents
docs = [
"Artificial intelligence was founded as an academic discipline in 1956.",
"Alan Turing was the first person to conduct substantial research in AI.",
"Born in Maida Vale, London, Turing was raised in southern England.",
]
# Generate embeddings for documents using nomic-embed-text-v1.5
docs_embeddings = embed.text(
texts=docs, model="nomic-embed-text-v1.5", task_type="search_document"
)["embeddings"]
# Prepare queries
queries = ["When was artificial intelligence founded", "Where was Alan Turing born?"]
# Generate embeddings for queries
query_embeddings = embed.text(
texts=queries, model="nomic-embed-text-v1.5", task_type="search_query"
)["embeddings"]
# Connect to Zilliz Cloud with Public Endpoint and API Key
client = MilvusClient(uri=ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT, token=ZILLIZ_API_KEY)
COLLECTION = "nomic_v1_5_documents"
# Drop collection if it exists
if client.has_collection(collection_name=COLLECTION):
client.drop_collection(collection_name=COLLECTION)
# Create collection with dimension 768 (nomic-embed-text-v1.5 output dimension)
client.create_collection(collection_name=COLLECTION, dimension=768, auto_id=True)
# Insert documents with embeddings
for doc, embedding in zip(docs, docs_embeddings):
client.insert(COLLECTION, {"text": doc, "vector": embedding})
# Search for similar documents
results = client.search(
collection_name=COLLECTION,
data=query_embeddings,
# consistency_level="Strong", # Strong consistency ensures accurate results but may increase latency
output_fields=["text"],
limit=2,
)
# Print search results
for i, query in enumerate(queries):
print(f"\nQuery: {query}")
for result in results[i]:
print(f" - {result['entity']['text']} (distance: {result['distance']:.4f})")
Pour plus d’informations, consultez notre documentation du modèle d’embedding PyMilvus.
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